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2017年问世的Transformer架构（编者注：一种深度学习模型）被认为是目前人工智能大模型的技术基石。其基于简单的神经元和复杂的网络架构，在尺度定律的驱动下，通过增加网络规模、算力资源和数据量提升模型智能水平，并取得了巨大成功。
但这就是AI的未来吗？我们是继续沿着Transformer架构的道路不断扩充参数规模，还是回过头来，向这个世界上最精巧的智能系统——人类大脑，寻求启发？
当前学术界对此仍存在较大争论。（剩余1440字）
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